Услуга классификации изображений подразумевает сортировку большого массива разрозненных данных в соответствии с установленной клиентом логикой.
Классификация изображений
Какие цели достигаются с помощью классификации изображений
Услуги → Labelme.ru
Если у вас есть большой массив разрозненных и неструктурированных данных, наши исполнители отсортируют их. Мы внимательно изучаем ТЗ, чтобы предусмотреть все нюансы и избежать спорных ситуаций при классификации. Вам не придется тратить время своих специалистов или жертвовать сроками, отдавая задачу на краудсорс.
Мы сделаем всё быстро, благодаря большому штату обученных разметчиков, и чисто, благодаря внутренней системе верификации, предусмотренной в нашем ПО. LabelMe наведет порядок в ваших данных.
Мы сделаем всё быстро, благодаря большому штату обученных разметчиков, и чисто, благодаря внутренней системе верификации, предусмотренной в нашем ПО. LabelMe наведет порядок в ваших данных.
Виды классификации, с которыми мы работаем
По точным классам
Это одна из самых базовых задач категоризации. Ее суть заключается в обработке больших массивов данных и подготовке их к процессу обучения. Например, в одну папку мы собираем изображения с собаками, а в другую с кошками. Далее уже на отсортированных изображениях будет тренироваться автоматический классификатор.
По классам и подклассам
Внутриклассовая изменчивость — самая большая проблема для глубоких алгоритмов классификации. Чтобы обучить компьютер отличать собак и кошек, достаточно отсортировать изображения по двум классам.
Если нужно, чтобы алгоритм мог правильно определять породу или вид животных — необходим датасет, в котором предусмотрены примеры всех необходимых классов. Работа с таким видом классификации требует очень точного описания классов и подклассов. Для минимизации ошибок мы вносим дополнительные комментарии и примеры в ТЗ и проводим тщательный отбор исполнителей.
Если нужно, чтобы алгоритм мог правильно определять породу или вид животных — необходим датасет, в котором предусмотрены примеры всех необходимых классов. Работа с таким видом классификации требует очень точного описания классов и подклассов. Для минимизации ошибок мы вносим дополнительные комментарии и примеры в ТЗ и проводим тщательный отбор исполнителей.
По инвариантным преобразованиям
Для повышения точности моделей классификации важно учитывать различные переменные внутри классов. Например, если ваша модель будет обучена только фотография лежащих кошек, то алгоритм может не определить или определить некорректно классы стоящих или сидящих кошек. Поэтому для увеличения точности важно учитывать изменения ракурсов, освещения, поз и других переменных условий.
Примеры применения по отраслям
Мы в LabelMe размечали данные для самых разных областей бизнеса:
- Разметка для ритейла и e-commerceВыполняли заказ по классификации разных видов одежды для маркетплейса. Задача заказчика — усовершенствовать технологии поиска товаров. Благодаря датасету, в котором мы рассортировали разные категории одежды, был усовершенствован алгоритм поиска по фото и автоматического заполнения данных о товаре. Алгоритм распознавал объект на изображении и заполнял параметры поиска в каталоге.
- Разметка для робототехнических зрительных системКлассифицировали снимки, полученные из встроенных камер роботизированных устройств. У нас большой опыт в классификации изображений для задач распознавания объектов в естественной среде и условиях ограниченного угла обзора по отношению к искомому объекту. Сперва мы видим как компьютер, затем компьютер видит как мы.
- Разметка для систем наблюденияКак мы уже говорили выше, классификация по отдельно взятым признакам лежит в основе любых алгоритмов Computer Vision. Например, мы выполняли заказ по классификации изображений с камер наблюдений под задачи автоматизации аналитики.
Клиент хотел разработать решение для контроля пропускного режима, подсчета трафика, наблюдения за сотрудниками на рабочих местах. Мы сортировали изображения по прописанным в ТЗ категориям с учетом всех ключевых признаков каждого класса. - Разметка для мобильных приложенийСреди наших заказов есть кейс, в котором мы сортировали фотографии людей по возрастам. Задача клиента — создание алгоритма, который бы определял возраст пользователей по фото. Мы внимательно изучили ТЗ по классам и их признакам, после чего предложили добавить дополнительные критерии для повышения точности.
Также классифицировали изображения для приложения по стилизации портретов. Клиент передал большой массив разрозненных данных, а мы отсортировали по нужным категориям, исключили несоответствия по размерам и привели все данные в единый формат.
Заявка на разметку датасета
Заполните поля и отправьте заявку. Менеджер перезвонит вам для уточнения деталей.
Почему стоит заказать разметку в LabelMe
У нас любой вид разметки проходит дополнительный этап валидации. Вам не придется искать ошибки — их не будет.
Проверка разметки уже включена в стоимость
Можем легко масштабировать количество исполнителей, чтобы вы получили даже большой датасет в срок.
Адаптация производительности
Он будет держать вас в курсе выполнения заказа и ответит на все интересующие вопросы.
Личный менеджер
Так вы сможете оценить качество, а мы произвести замеры по сложности, длительности и стоимости выполнения заказа
Бесплатный тестовый датасет
Работаем как с собственными инструментами, так и c партнерскими платформами разметки. Обучаем наших разметчиков, прежде чем допустить к работе.